Как работает жадный алгоритм построения дерева

Жадный алгоритм построения дерева (например, в Decision Trees или Random Forest) на каждом шаге выбирает наилучшее разбиение данных, исходя из локально оптимального критерия (например, максимизация Information Gain или минимизация Gini impurity). Он не пересматривает предыдущие решения, что делает его быстрым, но не гарантирует глобально оптимальное дерево.

Пример для DecisionTreeClassifier в sklearn:

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
clf = DecisionTreeClassifier(criterion='gini', max_depth=3)
clf.fit(X_train, y_train)

Здесь алгоритм рекурсивно разбивает данные, выбирая признаки и пороги, которые максимально уменьшают impurity.